大数据架构之:Kafka】的更多相关文章

Kafka 是一个高吞吐.分布式.基于发布订阅的消息系统,利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统.Kafka具有消息持久化.高吞吐.分布式.多客户端支持.实时等特性,适用于离线和在线的消息消费 Kakfa特点: 解耦:消息系统在处理过程中插入一个隐含.基于数据的接口层. 冗余:消息队列持久化,防止数据丢失. 扩展性:消息队列解耦处理过程,容易扩展处理过程. 可恢复性:处理过程失效,恢复后可继续处理. 顺序保证:消息队列保证顺序.Kafka保证一个Partition内消…
原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…
大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo…
提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD…
一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou…
大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的…
  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件…
<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…
大数据架构师必读的NoSQL建模技术 从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积…
先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用.一.区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿.百亿)的随机实时查询,如日志明细.交易清单.轨迹行为等.Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据…
很多人问阿里的飞天大数据平台.云梯2.MaxCompute.实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别. 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源.高可靠.可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储.分析.分布式资源调度等.Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce. HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种…
http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目.对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目.下面给大家可以参考.可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka?4.f…
本系列文章主要阐述大数据计算平台相关框架的搭建,包括如下内容: 基础环境安装 zookeeper集群的搭建 kafka集群的搭建 hadoop/hbase集群的搭建 spark集群的搭建 flink集群的搭建 elasticsearch集群的搭建 alluxio集群的搭建 1.kafak简介 Kafka是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者的消息队列,以高吞吐量著称,主要用于实时数据的传输和处理,总体架构如下 更多内容请阅读官网 http://kafka.apache.org/document…
摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…
摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…
目录 传统系统的问题 Lambda架构简介 Lambda架构关键特性 数据系统的本质 Lambda的三层架构 Lambda架构组件选型 总结 原文链接:https://jiang-hao.com/articles/2019/big-data-lambda-architecture.html 传统系统的问题 "我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代).IT和DT之间,不仅仅是技术的变革,更是思想意识的变革,IT主要是为自我服务,用来更好地自我控制和管理,DT则是激活生产力,让别人活得比你好&qu…
Kafka概述 1.1 消息队列     (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订…
说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完…
从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句“去规范化“或粗…
http://www.36dsj.com/archives/17192 大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与h…
Hadoop是一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据.它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储. “90%的世界数据在过去的几年中产生”. 由于新技术,设备和类似的社交网站通信装置的出现,人类产生的数据量每年都在迅速增长.美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节.如果以堆放的数据磁盘的形式,它可以填补整个足球场.在2011年创建相同数据量只需要两天,在2013年该速率仍在每十分钟极大地增长.虽然生产…
学习慕课网的视频:Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇http://www.imooc.com/learn/391 一.第一章 #,Hadoop的两大核心:     #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据:     #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度: #,Hadoop的优势有哪些呢?     #,高扩张:     #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性:     #,有成熟的生态圈,主要是依赖于开源的力量,比如…
话题背景: 首先,先科普下“数据架构师”的相关职责:数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准,策划硬体和软体的结构,确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求. 据了解,美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元,中间值为 $105,581 美元,以目前的趋势来看,比起 SQL ,擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪. 曾经提到一位面试的朋友认为架构师的工作是选择某个项目是采用Hadoop还是Spark,有人证明选择这个问题比编码还简单,所以这…
1.随着互联网快速发展,数据量的快速膨胀,我们日增3000多亿数据量,因此需要针对PB级存储.几百TB的增量数据处理架构设计 2.系统逻辑划分总图: 暂不便透露 3.系统架构图: 4.大数据计算引擎我们是采用Apache Flink流式计算框架,并对其进行了一些优化,目前在生产环境,已经基本稳定运行! 欢迎大家评论!!!…
zebra架构的缺点 文件存储方式的缺点 1. 一个文件如果特别大,这样会造成存储的问题.一台机器的磁盘也不可能存储特别大的文件 2. 该文件在查询.删除.修改的时候都会存在问题 3. 如果文件太多,管理起来特别不方便 4. 如果一个文件破坏了,那么将会造成文件的丢失,因为没有重用的文件 计算的缺点 1. 一级引擎在每台机器上都有计算程序,如果一个特别大的文件被2M的标准划分,这样可以分出很多个块.块越多,计算起来时间越多 2. 如果一级引擎的数据很多,那么一台机器中的内存中是放不下的.内存占据…
一.背景 先说一下,为什么要使用 Flume + Kafka? 以实时流处理项目为例,由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷,假设是一个电商项目,那么峰值通常出现在秒杀时,这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中,可能就会超过集群的处理能力,这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用.Kafka 天生为大数据场景而设计,具有高吞吐的特性,能很好地抗住峰值数据的冲击. 二.整合流程 Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的,主…
虽然比较久,但是这套架构已经很成熟了,记录一下 一般数据流向,从“数据采集--数据接入--流失计算--数据输出/存储”<ignore_js_op> 1).数据采集 负责从各节点上实时采集数据,选用cloudera的flume来实现 2).数据接入 由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步,因此添加一个消息中间件来作为缓冲,选用apache的kafka 3).流式计算 对采集到的数据进行实时分析,选用apache的storm 4).数据输出 对分析后的结果持久化,暂定用mysql 另一方面是…
1. Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 2.一个独立的Flume进程称之为Agent,包含组件Source.Channel.Sink Source Flume基础架构:Flume 可以单节点直接采集数据. Flume 的内部实现   Event:Event是Flume数据传输的基本单元.Flume以Event的形式将数据从源头传送到最终目的. S…
一 运行环境 从阿里云申请三台云服务器,这里我使用了两个不同的阿里云账号去申请云服务器.我们配置三台主机名分别为zy1,zy2,zy3. 我们通过阿里云可以获取主机的公网ip地址,如下: 通过secureRCT连接主机106.15.74.155,运行ifconfig,可以查看其内网ip地址: 1.账号1申请了两台云服务器: 主机zy1的公网ip为:106.15.74.155,内网ip为172.19.182.67. 主机zy2的公网ip为:47.103.134.70,内网ip为172.19.14.…
kafka2.0 http://kafka.apache.org 一 简介 Kafka® is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, and runs in production in thousands of companies. Kafka常用来构建实时数据管道或者流式应用.它支持水平扩展,…